公开(公告)号：CN109165006B

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN201810892536.7

申请日：2018-08-07

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张卓健 ,  邵启明 ,  王少军 ,  王琴

IPC: G06F7/556 ,  G06N3/063 ,  G06N3/04

Abstract: Softmax函数可以完成标量到概率的转换，被广泛应用在深度神经网络分类器中的输出层。时下，多分类问题作为深度学习的重要应用有着分类类别越来越多，精度要求越来越高的应用趋势。本发明提出了一种Softmax函数的设计优化及硬件实现方法及系统，针对大量输入数据个数、广输入范围与高精度要求，本发明通过两遍输入的输入模式进行计算以减少片上存储资源、通过可配置查找表以应对多种输入定点化方案、通过硬件决定输出定点化方案以提高精度。

公开(公告)号：CN109165006A

公开(公告)日：2019-01-08

申请号：CN201810892536.7

申请日：2018-08-07

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张卓健 ,  邵启明 ,  王少军 ,  王琴

IPC: G06F7/556 ,  G06N3/063 ,  G06N3/04

Abstract: Softmax函数可以完成标量到概率的转换，被广泛应用在深度神经网络分类器中的输出层。时下，多分类问题作为深度学习的重要应用有着分类类别越来越多，精度要求越来越高的应用趋势。本发明提出了一种Softmax函数的设计优化及硬件实现方法及系统，针对大量输入数据个数、广输入范围与高精度要求，本发明通过两遍输入的输入模式进行计算以减少片上存储资源、通过可配置查找表以应对多种输入定点化方案、通过硬件决定输出定点化方案以提高精度。